归因

您可以使用 Yandex Metrica 设置点击归因（按点击率）。 此设置可帮助您查明流量来源并找出哪些来源带来了转化。 换句话说，它有助于找到最有效的来源。

Yandex Metrica 可以考虑用户访问网站所使用的所有设备来生成归因。 这可以帮助您更准确地识别转化来源。 Crypta 技术使我们能够将用户在不同设备上的整个会话和活动历史记录纳入报表中。

制作报表时，您可以针对每个用户使用多个来源的相关信息：

• 首次跨设备点击。
• 最后点击。
• 最后非直接跨设备点击。
• 自动归因。

对于“首次跨设备点击”和“最后非直接跨设备点击”模型，Yandex Metrica 会从用户在其设备上的会话历史记录中获取信息。

让我们看一个示例：

用户通过搜索结果点击进入该网站，浏览了网站上的几个页面，然后离开了。 用户稍后返回该网站，但这一次是通过 Yandex Direct 广告访问的。 后来又通过社交网络广告访问。 一段时间后，用户在浏览器中输入网站地址并完成订单（这是转化完成时刻）。 因此，用户在网站上有四个单独的会话。

为了查明推荐来源，我们必须使用归因模型。 根据模型的不同，会话按来源分布的方式也不同。

会话/模型	最后一次点击	首次跨设备点击	最后非直接跨设备点击	自动归因
1	搜索	搜索	搜索	搜索
2	Yandex Direct	搜索	Yandex Direct	Yandex Direct
3	广告	搜索	广告	Yandex Direct
4	Direct traffic（直接流量）	搜索	广告	Yandex Direct

Last click

在此模型中，Yandex Metrica 检测当前时间每个会话的来源，而不使用会话历史记录。 在示例中，用户有四个会话，每个会话都有自己的来源。

该模型可用于对您的网站进行技术分析。 例如，通过内部流量分析来查找未放置计数器代码的页面。

该模型用于在 Yandex Direct 和 Yandex Metrica 的报表之间进行正确的数据对比。

最后非直接点击（跨设备）

该模型可以让您更精确地计算转化率。 所有来源都可以根据转化率大致分为直接或非直接。

在这种情况下，来自直接来源的会话将归因于之前的非直接来源，从而使您可以更好地衡量其表现。

在我们的示例中，前三个会话的来源是非直接的（搜索、Yandex Direct 和广告）。 最后一个会话的来源是直接的（直接流量）。 因此，这个会话归因于第三个重要来源：广告流量。

此归因模型可针对在一个会话期间快速完成转化的网站为您提供可靠的结果。

首次点击（跨设备）

此模型用于转化延迟的网站：当用户需要很长时间才能做出购买（或另一个目标）决定时，他们可能会在考虑的同时从不同的流量来源多次返回该网站。 如果您需要知道哪个来源吸引最多的新用户访问网站，也可以使用此模型。

该模型使用用户历史记录：第一个会话的来源。 用户的所有后续会话都归因于第一个来源。 在示例中，用户的第一个会话来自搜索结果。

自动归因

自动归因由传统算法（例如检测跨设备转化）以及新技术和方法（例如使用匿名数据来识别家庭）指导。

要在 Yandex Metrica 报表中显示考虑了自动归因的统计数据，请启用 Attribution → Automatic attribution 选项。

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